ConvFill：用 0.6B talker 模型配合大推理模型实现快速语音智能体

华盛顿大学 UbiComp Lab 学生开发的 ConvFill 训练 0.6B talker 模型与大型 reasoner 模型协作：用户语音转录后 talker 先快速接话争取时间，reasoner 生成合适回复再由 talker 朗读，兼顾语音智能体的速度与智能。作者认为方向可行但 talker 还需更聪明，论文将在 EMNLP 发表，demo 已上线可试用。